基于集成学习的金属有机框架氢存储效率预测模型研究

针对化石燃料依赖导致的温室气体排放问题，研究人员通过集成学习模型（LightGBM和随机森林）预测金属有机框架（MOFs）的氢吸附性能。经数据优化后，模型精度显著提升（MAE从0.49降至0.17，R2从0.73升至0.96），揭示了压力、吸附焓和比表面积等关键影响因素，为清洁能源存储技术开发提供新思路。

　　

随着全球对化石燃料的依赖加剧，温室气体排放导致的气候变化已成为紧迫问题。氢能作为零排放能源载体备受关注，但其存储难题——尤其是金属有机框架（MOFs）材料性能预测的低效性——制约了实际应用。传统实验方法耗时耗力，而机器学习为这一困境提供了突破口。

为突破氢存储技术瓶颈，研究人员开展了基于集成学习的MOFs氢吸附效率预测研究。通过收集219组实验样本，对比原始数据与经离群值剔除、归一化和特征工程处理后的数据建模效果，发现优化后的数据集使LightGBM和随机森林（RF）模型的预测精度显著提升：平均绝对误差（MAE）从0.49降至0.17，决定系数（R²）从0.73跃升至0.96。特征重要性分析指出压力相关参数的主导作用，而敏感性分析则证实吸附焓、比表面积和温度是影响氢吸附的关键变量。该成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》，为MOFs材料的高通量筛选和氢存储系统优化提供了智能化解决方案。

关键技术方法包括：1）采用实验验证的219组MOFs样本构建数据集；2）运用LightGBM的梯度单边采样（GOSS）和互斥特征捆绑（EFB）技术提升计算效率；3）通过随机森林（RF）进行特征重要性排序；4）结合MAE和R²指标评估模型性能。

研究结果

1. 理论框架：LightGBM通过序列化决策树构建和特征优化，在保持高精度的同时提升运算速度；随机森林则利用Bootstrap采样降低过拟合风险。
2. 数据与方法：数据预处理使模型误差降低65%，特征工程提取出压力、孔径等核心参数。
3. 结果讨论：优化后模型对MOFs氢吸附量的预测误差接近实验仪器波动范围（±0.1 wt%），显著优于传统DFT计算（误差约0.5 wt%）。

结论与政策启示
该研究证实机器学习可大幅加速MOFs材料的性能评估，其预测模型为氢存储设备的工业化设计提供数据支撑。政策层面建议：1）加大对AI辅助材料研发的投入；2）建立MOFs数据库标准；3）推动校企合作转化技术成果。作者团队（Peiran Peng、Yanglong Feng等）特别指出，该方法可扩展至其他气体吸附材料的开发，对实现碳中和目标具有战略意义。